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Warum US-Regierungsstatistiken wie die Bibel sind
Am 2. Februar 2024 veröffentlichte das US-Arbeitsministerium seinen monatlichen Arbeitsmarktbericht für den Januar. Einer der beiden Umfragen des Ministeriums zeigte, dass im Januar +353.000 Arbeitsplätze geschaffen wurden. Aber ein zweiter Bericht zeigt einen Rückgang der Gesamtbeschäftigung im Januar um -1.070.000 Vollzeit- und Teilzeitstellen (und weitere -400.000 Stellen, wenn man unabhängige Auftragnehmer ohne Rechtsform mit einbezieht). So kann man wie in der Bibel in den staatlichen Arbeitsmarktstatistiken finden, was man will. Warum also die Diskrepanzen zwischen den beiden Umfragen im monatlichen Arbeitsmarktbericht?
JOBS Ein Grund dafür ist, dass die beiden Umfragen große Unterschiede in ihrer Methodik (und den zugrunde liegenden Annahmen) aufweisen. Die aktuelle Establishment-Umfrage (die eigentlich keine Umfrage ist), oder CES, ist eine Zusammenstellung von Berichten, die von rund 400.000 großen Unternehmen an das Arbeitsministerium geliefert werden. Dennoch haben anscheinend diese großen Unternehmen ihre Beteiligung an der Berichterstattung reduziert. Vielleicht sendet nur die Hälfte ihre Berichte über Einstellungen, Entlassungen usw. an die Regierung. Die zweite Umfrage, die aktuelle Bevölkerungsumfrage oder CPS, ist eine echte Umfrage, die vom Arbeitsministerium monatlich durchgeführt wird. Sie befragt tatsächlich, aber hauptsächlich kleinere Unternehmen. Sie hat eine andere Methodik als die CES und andere Annahmen. Wenn man die CES verwendet, scheint es (und die Biden-Regierung behauptet), dass im Jahr 2023 insgesamt 3,1 Millionen Arbeitsplätze „geschaffen“ wurden. Aber die CPS-Umfrage zeigt nur 820.000 (wiederum unter Berücksichtigung von Vollzeit-, Teilzeit- und unabhängigen Auftragnehmern ohne Rechtsform). Ein Teil des Problems könnte darin liegen, dass die CES keine NETTO-Arbeitsplatzschaffung zählt, sondern nur neue Arbeitsplätze, während die CPS den Gesamtbeschäftigungsstand von Periode (Januar) zu Periode (Januar) betrachtet. Letzteres macht mehr Sinn. Möchte man nicht feststellen, welcher Nettogewinn an Arbeitsplätzen im Laufe des Jahres erzielt wurde? Gewonnene Jobs minus verlorene Jobs? Und ist eine Umfrage, die die Millionen kleinerer Unternehmen berücksichtigt, vielleicht genauer als eine teilweise Volkszählung mit rückläufiger Beteiligung großer Unternehmen? Es gibt eine zweigeteilte US-Wirtschaft da draußen. Große Unternehmen mögen es vielleicht gut gehen, aber kleinere Unternehmen im Allgemeinen nicht. Dann gibt es noch die Frage der monatlichen Berichterstattung über die Arbeitslosenquote. Hier erhalten wir immer eine monatliche Arbeitslosenquote von 3,7% (für die letzten drei Monate). Aber diese 3,7% sind die sogenannte U-3-Arbeitslosenquote. Diese Quote bezieht sich leider nur auf Vollzeitbeschäftigte! Die US-amerikanische zivile Arbeitskräfte umfasst etwa 167 Millionen Menschen. Vielleicht sind 40-50 Millionen dieser Gesamtarbeitskräfte Teilzeitbeschäftigte, Zeitarbeiter, Gelegenheitsarbeiter (übrigens eine grobe Unterschätzung), unabhängige Auftragnehmer (die tatsächlich Arbeitnehmer und keine kleinen Unternehmen sind) usw. Und wenn man sich die CPS-Umfrage wieder ansieht, gibt es eine Statistik namens U-6-Arbeitslosenquote. Diese liegt bei 8%, nicht bei 3,7%, im Arbeitsmarktbericht für Januar. Die U-3 geht davon aus, dass nur 6 Millionen Arbeitnehmer arbeitslos sind; die U-6 schätzt, dass fast 14 Millionen arbeitslos sind. Die US-Mainstream-Medien berichten gerne über die 353.000 Arbeitsplätze im Januar und die 3,1 Millionen Arbeitsplätze im Jahr 2023 sowie die Arbeitslosenquote von 3,7% und 6,1 Millionen Arbeitslosen. Das wird praktisch überall veröffentlicht. Aber anderswo in denselben Regierungsstatistiken gibt es die -1.070.000 Arbeitsplätze im Januar und 820.000 im Jahr 2023 sowie die Arbeitslosenquote von 8% und 14 Millionen Arbeitslosen. Es kommt alles darauf an, mit welcher Bevölkerung man es zu tun hat, welche Art von Umfrage man verwendet (oder nicht) und welche grundlegenden Annahmen (in der Regel nicht in den Berichten erwähnt) bei den gewählten Methoden verwendet werden. Wenn man zum Beispiel die U-3-Jobs schätzt, nimmt die Regierung die Rohdaten zu den Arbeitsplätzen im monatlichen Bericht der großen Unternehmen (CES) und fügt eine separate Reihe von Rohdaten zu den Arbeitsplätzen hinzu, die sie als netto neu geschaffene Unternehmen betrachtet. Diese beiden Datensätze werden zusammengeführt (unter bestimmten Annahmen darüber, wie viele Arbeitsplätze im Durchschnitt mit einem neuen Unternehmen verbunden sind, wenn es gegründet wird). Es werden verschiedene Operationen und Manipulationen an den Rohdaten durchgeführt, einschließlich (aber nicht beschränkt auf) Saisonalitätsanpassungen, und es wird der gemeldete Wert von 353.000 ermittelt. Aber diese 353.000 sind eine Statistik, eine Manipulation und Umwandlung der tatsächlichen Rohdaten zu den Arbeitsplätzen. Statistiken sind Schätzungen der tatsächlichen Daten, nicht die tatsächliche Anzahl der im Januar geschaffenen Arbeitsplätze. Aber dieser Ansatz, die Schaffung von Arbeitsplätzen durch die Gründung neuer Unternehmen mit den monatlichen Berichten der großen Unternehmen zu integrieren, hat bestimmte reale Probleme: Erstens ist es unmöglich, die netto neu geschaffene Unternehmensentwicklung zu schätzen. Warum? Es gibt Daten darüber, wann ein neues Unternehmen gegründet wurde. Es muss seine Gründung dem jeweiligen Bundesstaat melden. Aber Unternehmen melden selten etwas, wenn sie schließen. Sie verschwinden einfach. Die Regierung gibt also eine Zahl ein, die auf historischen Trends für die Anzahl der Unternehmen basiert, die jeden Monat scheitern, zieht diese von der Anzahl der neu gestarteten Unternehmen ab und das ist die Gesamtzahl der durch die Gründung neuer Unternehmen geschaffenen Arbeitsplätze, die sie dann zu den Berichten der großen Unternehmen an das Arbeitsministerium hinzufügt. Mit anderen Worten, das „Netto“ ist zur Hälfte erfunden, eine eingefügte Zahl! Noch schlimmer ist, dass die „Netto“-Arbeitsplatzzahl angeblich mindestens sechs Monate hinter der aktuellen Zahl der Roharbeitsplätze der großen Unternehmen zurückliegt. Man schätzt also Arbeitsplätze, die vor sechs Monaten „geschaffen“ wurden, und mischt sie mit den aktuellen gemeldeten Arbeitsplätzen. Das ist nicht nur ein Vergleich von Äpfeln und Birnen, sondern von Orangen und Kartoffeln, da letztere eigentlich kein Obst ist. LÖHNE & GEHÄLTER Bei der Aussage der Regierung, dass die Löhne im letzten Jahr um 4,5% gestiegen sind, gibt es ähnliche Probleme: Diese 4,5% beziehen sich nur auf Vollzeitbeschäftigte. Darüber hinaus umfasst sie „Löhne“ (Gehälter) der hochbezahlten Berufe, einschließlich Manager und sogar CEO-Gehälter. Tatsächlich erhalten diese Berufe am oberen Ende der „Lohnstruktur“ Lohnerhöhungen, die weit über 4,5% liegen. Daher ist der Durchschnitt von 4,5% verzerrt nach oben. Und das bedeutet, dass Arbeitnehmer im Median wahrscheinlich weniger als 4,5% bekommen. Diejenigen unter dem Median noch weniger, es sei denn, sie waren mit dem Mindestlohn beschäftigt und lebten in einem der Bundesstaaten, die den Mindestlohn kürzlich angehoben haben. Wenn nicht, und wenn sie in den zwei Dutzend oder so Bundesstaaten leben, die seit über neun Jahren den bundesweiten Mindestlohn von 7,25 US-Dollar haben, haben sie keine Gehaltser
Original Artikel Teaser
Why US Government Statistics are Like the Bible
On February 2, 2024 the US Labor Dept released its monthly jobs report for January. One of the Department’s two surveys showed +353,000 jobs created in January. But a second report shows a drop in total employment in January of -1,070,000 full-time and part-time jobs (and an additional -400,000 jobs if one includes unincorporated independent contractors jobs. So, like the Bible, one can find whatever one wants in the government job stats. So why the discrepancies between the two surveys in the monthly jobs report? JOBS One reason is that the two surveys have big differences in their methodologies (and underlying assumptions). The Current Establishment Survey (which is not really a survey), or CES, is a compilation of reports provided
